{"id":23456,"date":"2024-06-13T15:18:42","date_gmt":"2024-06-13T15:18:42","guid":{"rendered":"https:\/\/multisystems.com\/?p=23456"},"modified":"2024-07-02T13:35:05","modified_gmt":"2024-07-02T13:35:05","slug":"el-aprendizaje-profundo-no-es-una-tecnologia-de-vanguardia-pero-puede-ayudar-a-detener-la-hemorragia-en-el-borde-de-su-negocio-asi-es-como","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/multisystems.com\/es\/blog\/el-aprendizaje-profundo-no-es-una-tecnologia-de-vanguardia-pero-puede-ayudar-a-detener-la-hemorragia-en-el-borde-de-su-negocio-asi-es-como\/","title":{"rendered":"El aprendizaje profundo no es una tecnologia de \u00abvanguardia\u00bb, pero puede ayudar a detener la hemorragia en el borde de su negocio. Asi es como."},"content":{"rendered":"<p><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">\u00bfCu\u00e1l de las siguientes afirmaciones no es cierta sobre el aprendizaje profundo?<\/mark><\/p><ul class=\"wp-block-list\"><li><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">Es un \u00abnuevo\u00bb concepto\/capacidad tecnol\u00f3gica.<\/mark><\/li>\n\n<li><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">Es lo mismo que el aprendizaje autom\u00e1tico.<\/mark><\/li>\n\n<li><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">Requiere una importante inversi\u00f3n en infraestructura local (y un gran equipo de cient\u00edficos de datos).<\/mark><\/li><\/ul><p><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">Si dijiste: \u00abTodo lo anterior\u00bb, tienes toda la raz\u00f3n.<\/mark><\/p><p><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">Los <\/mark><a href=\"https:\/\/multisystems.com\/2024\/05\/02\/what-to-know-before-you-try-to-train-and-test-a-deep-learning-application\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-vivid-cyan-blue-color\">fundamentos del aprendizaje profundo<\/mark><\/a> <mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">(es decir, el aprendizaje autom\u00e1tico y las redes convolucionales) existen desde hace mucho tiempo, como en casi un siglo. Sin embargo, el aprendizaje profundo, tal y como lo conocemos hoy en d\u00eda, no alcanz\u00f3 el estatus de hashtag hasta hace unos 10 a\u00f1os, que es cuando creo que nosotros, como humanos, empezamos a darnos cuenta, o tal vez a aceptar, nuestras limitaciones. Cuanto m\u00e1s nos empujaban a trabajar m\u00e1s r\u00e1pido y a hacer todo a la perfecci\u00f3n, m\u00e1s r\u00e1pido nos d\u00e1bamos cuenta de que esas dos ambiciones no encajaban bien.\u00a0<\/mark><\/p><p><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">No importa cu\u00e1ntas personas de tu equipo est\u00e9n enfocadas en completar una tarea, ni importa si son los especialistas m\u00e1s experimentados del mundo. Cuando debe apresurarse a tomar una decisi\u00f3n, y tomar la decisi\u00f3n correcta, aumentan las probabilidades de equivocarse. Al igual que el costo de tomar esa decisi\u00f3n (posiblemente equivocada).<\/mark><\/p><p><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">Seg\u00fan un<\/mark> <a href=\"https:\/\/www.mckinsey.com\/capabilities\/people-and-organizational-performance\/our-insights\/decision-making-in-the-age-of-urgency\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-vivid-cyan-blue-color\">estudio de McKinsey<\/mark><\/a><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\"> realizado justo antes de la pandemia, los trabajadores de todos los niveles \u00abpasaban el 37% de su tiempo tomando decisiones, y se pensaba que m\u00e1s de la mitad de este tiempo se gastaba de manera ineficaz. Para los gerentes de una empresa promedio de Fortune 500, esto podr\u00eda traducirse en m\u00e1s de 530,000 d\u00edas de tiempo de trabajo perdido y aproximadamente $ 250 millones de costos laborales desperdiciados por a\u00f1o\u00bb.<\/mark><\/p><p><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">Esa es solo una de las muchas razones por las que cada vez m\u00e1s l\u00edderes empresariales est\u00e1n interesados en aprender m\u00e1s sobre el aprendizaje profundo en estos d\u00edas. Consigue esto&#8230;<\/mark><\/p><p><em><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">\u00abDe acuerdo con los resultados [de McKinsey], el nivel de ineficiencia [en la toma de decisiones] disminuye con la antig\u00fcedad. Mientras que el 68% de los mandos intermedios dicen que la mayor parte de su tiempo de toma de decisiones es ineficiente, el 57% de los ejecutivos de nivel C informan lo mismo. Si se examinan m\u00e1s de cerca los datos, hay poca evidencia de econom\u00edas de escala. Los encuestados que dedican la mayor parte de su tiempo a la toma de decisiones no se califican a s\u00ed mismos mejor que sus pares en el uso bien de ese tiempo (exhibici\u00f3n)\u00bb.<\/mark><\/em><\/p><div class=\"wp-block-image\"><figure class=\"aligncenter size-large\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"768\" src=\"https:\/\/multisystems.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/blogimg1-1-1024x768.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-23457\" srcset=\"https:\/\/multisystems.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/blogimg1-1-1024x768.jpg 1024w, https:\/\/multisystems.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/blogimg1-1-300x225.jpg 300w, https:\/\/multisystems.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/blogimg1-1-768x576.jpg 768w, https:\/\/multisystems.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/blogimg1-1-1536x1152.jpg 1536w, https:\/\/multisystems.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/blogimg1-1-2048x1536.jpg 2048w, https:\/\/multisystems.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/blogimg1-1-600x450.jpg 600w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure><\/div><p><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">En otras palabras, nadie es perfecto, ni siquiera los ejecutivos en los que se conf\u00eda para tener todas las respuestas y dirigir el barco en la direcci\u00f3n correcta. <strong>Tal vez por eso estamos empezando a ver que, en algunos casos, la IA (y espec\u00edficamente el aprendizaje profundo) deber\u00eda usarse para compensar nuestras limitaciones f\u00edsicas y inform\u00e1ticas.<\/strong><\/mark><\/p><p><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">Como seres humanos, solo podemos ver hasta cierto punto, hacer tanto y pensar tan r\u00e1pido antes de que comencemos a fallar. Y no importa cu\u00e1nto nos esforcemos por ser perfectos en el trabajo, siempre vamos a tener sesgos o desventajas. Por ejemplo, no siempre podemos saber cu\u00e1ndo un frasco est\u00e1 deformado o las marcas de una p\u00edldora son m\u00e1s anaranjadas que rojas. Tambi\u00e9n podemos tener dificultades para tomar la decisi\u00f3n correcta porque carecemos del contexto completo de una situaci\u00f3n.<\/mark><\/p><p><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">Sin embargo, podemos hacer que estas limitaciones no sean un problema entrenando a la IA para que vea cosas, conecte los puntos entre puntos de datos aparentemente dispares y tome decisiones de maneras que nosotros no podemos. Esto reduce el riesgo de equivocarnos, lo cual es enorme cuando se piensa en lo que se necesita para tener \u00e9xito en los negocios.<\/mark><\/p><p><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">Dicho esto, la IA es tan inteligente como permitimos que sea. No puede ayudarnos si no le ense\u00f1amos c\u00f3mo ayudarnos. Por eso es tan importante que obtenga el modelo de IA (y el modelo de entrenamiento) justo cuando decida que es el momento de solicitar ayuda de IA con ciertas tareas empresariales. Esto es especialmente cierto cuando se utiliza la IA para informar o tomar decisiones (como una decisi\u00f3n de aprobaci\u00f3n\/reprobaci\u00f3n durante las inspecciones de calidad).<\/mark><\/p><p><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">Entonces, hablemos de lo que necesita saber antes de gastar dinero en herramientas de aprendizaje profundo (o cualquier asistente de automatizaci\u00f3n impulsado por IA).<\/mark><\/p><h2 class=\"wp-block-heading\">Aprendizaje Profundo 101<\/h2><p><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">Hay muchos t\u00e9rminos que se est\u00e1n lanzando en relaci\u00f3n con la IA, incluido el aprendizaje profundo, el aprendizaje autom\u00e1tico y las redes neuronales, entre otros. Entonces, probablemente te est\u00e9s preguntando: \u00ab\u00bfCu\u00e1l es la diferencia entre el aprendizaje autom\u00e1tico y el aprendizaje profundo?\u00bb<\/mark><\/p><p><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">T\u00e9cnicamente, el aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje autom\u00e1tico, como explic\u00f3 el Dr. Yan Zhang en<\/mark> <a href=\"https:\/\/www.zebra.com\/us\/en\/blog\/posts\/2019\/is-there-a-difference-between-machine-learning-and-deep-learning.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-vivid-cyan-blue-color\">esta publicaci\u00f3n<\/mark><\/a><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">, y es m\u00e1s probable que se use cuando \u00abla dimensionalidad de los datos y la complejidad del modelo son demasiado grandes para manejar\u00bb. Tomemos como ejemplo la detecci\u00f3n de rostros. Es cierto que se pod\u00eda reducir la dimensionalidad utilizando enfoques tradicionales como el an\u00e1lisis de componentes principales (PCA), y esto se hizo en el <\/mark><a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Eigenface\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-vivid-cyan-blue-color\">famoso enfoque de Eigenfaces<\/mark><\/a><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">. Pero PCA solo ofrece un modelo lineal, que no puede competir con las no linealidades de las redes profundas actuales cuando se aplica a im\u00e1genes de megap\u00edxeles.\u00a0<\/mark><\/p><p><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">Por ejemplo, en Zebra, utilizamos el aprendizaje profundo cuando ayudamos a los clientes&#8230;<\/mark><\/p><ul class=\"wp-block-list\"><li><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">Enfocar un sistema de visi\u00f3n artificial en los art\u00edculos, o en ciertas cualidades de los art\u00edculos, para su inspecci\u00f3n.<\/mark><\/li>\n\n<li><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">Mejorar la seguridad de los trabajadores. En este caso, podemos utilizar el aprendizaje profundo junto con las c\u00e1maras para detectar cuando los trabajadores entran en zonas inseguras, se acercan demasiado a la maquinaria o no tienen puesto el equipo de protecci\u00f3n personal (EPI) adecuado.<\/mark><\/li>\n\n<li><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">Programa de forma predictiva las acciones de mantenimiento para evitar el tiempo de inactividad de los equipos y sistemas.<\/mark><\/li>\n\n<li><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">Determine qu\u00e9 piezas necesitan fabricar, cu\u00e1ndo y d\u00f3nde, para que puedan programar la producci\u00f3n de manera m\u00e1s efectiva y evitar retrasos en las entregas o desperdicios de inventario.<\/mark><\/li><\/ul><p><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\"><strong>De hecho, estamos utilizando una soluci\u00f3n basada en el aprendizaje profundo para ayudar a un cliente en el espacio de bienes de consumo de alta rotaci\u00f3n (FMCG) a automatizar y mejorar la eficiencia de su proceso de devoluci\u00f3n. <\/strong>Antes de que los art\u00edculos devueltos puedan volver a ponerse en circulaci\u00f3n, un trabajador debe registrar su n\u00famero de lote y verificar la fecha de vencimiento. Los tama\u00f1os de letra peque\u00f1os, la mala calidad de las marcas y el uso de texto de bajo contraste hicieron que este fuera un trabajo impopular y que consumiera mucho tiempo, ya que creaba cuellos de botella y desperdicios, ya que los productos caducaban antes de que pudieran devolverse a los estantes. La soluci\u00f3n habilitada para el aprendizaje profundo en la que trabajamos con ellos ahora permite a los trabajadores verificar estos detalles autom\u00e1ticamente mostrando el art\u00edculo a una c\u00e1mara, lo que resulta en una mayor eficiencia y una reducci\u00f3n de los residuos.<\/mark><\/p><p><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">Ahora, debido a que el aprendizaje profundo es el entrenamiento de redes neuronales, puede aprender a trav\u00e9s de procesos supervisados o no supervisados, al igual que lo hacemos nosotros como humanos. Aprendemos tanto en un entorno educativo estructurado (es decir, en la escuela, cursos de desarrollo profesional, etc.) como a medida que avanzamos en nuestro d\u00eda. Cada nueva experiencia que tenemos y cada interacci\u00f3n con una persona puede equivaler a un \u00abentrenamiento\u00bb. Nos estamos llevando m\u00e1s informaci\u00f3n o una perspectiva diferente.<\/mark><\/p><p><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">La diferencia entre c\u00f3mo aprende el cerebro humano y c\u00f3mo se produce el aprendizaje profundo dentro de una red neuronal es que el \u00abaprendizaje\u00bb de la IA\/red neuronal se produce en un entorno totalmente controlado. Nosotros (los humanos) estamos transfiriendo lo que hemos aprendido de nuestros cerebros a la IA\/red neuronal para ayudarla a entender lo que est\u00e1 bien y lo que est\u00e1 mal. Est\u00e1 haciendo lo que le decimos que haga, en cierto modo. Por ejemplo, entrenamos el sistema de IA utilizado para inspeccionar semiconductores que salen de una f\u00e1brica utilizando im\u00e1genes \u00abbuenas\u00bb y \u00abmalas\u00bb utilizando el aprendizaje profundo. Le ense\u00f1amos lo que tiene que buscar para que finalmente pueda funcionar de forma aut\u00f3noma.<\/mark><\/p><p><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">\u00bfPor qu\u00e9 utilizar el aprendizaje profundo, o la IA, para las inspecciones cuando se puede ense\u00f1ar a una persona lo que es bueno o malo? Bueno, todo se reduce a nuestras limitaciones f\u00edsicas y computacionales y a la necesidad de convertirlas en un punto discutible.<\/mark><\/p><p><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">Si realmente quieres estar seguro de que lo que est\u00e1s enviando a un cliente es de la m\u00e1s alta calidad, o de que la calidad de un producto no se ha degradado a lo largo de su viaje a la cadena de suministro, tendr\u00e1s que examinarlo como ning\u00fan humano puede hacerlo. Necesitar\u00e1 alg\u00fan tipo de IA para inspeccionarlo r\u00e1pida y perfectamente, muy probablemente utilizando una combinaci\u00f3n de c\u00e1maras y software basado en IA, como un sistema de visi\u00f3n artificial o incluso un esc\u00e1ner industrial fijo con capacidades de reconocimiento \u00f3ptico de caracteres (OCR) de aprendizaje profundo.<\/mark><\/p><h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>\u00bfQu\u00e9 modelo de aprendizaje profundo es mejor?<\/strong><\/h2><p><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">No existe una regla est\u00e1ndar que diga: \u00abEste tipo de modelo de aprendizaje profundo va a ser universalmente aplicable en este tipo de flujo de trabajo o entorno empresarial\u00bb. Sin embargo, estos son los modelos en los que solemos apoyarnos cuando tenemos ciertos objetivos:<\/mark><\/p><ul class=\"wp-block-list\"><li><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">Reconocimiento \u00f3ptico de caracteres<\/mark> <u>(<\/u><\/strong><a href=\"https:\/\/multisystems.com\/2024\/04\/02\/a-deeper-dive-on-deep-learning-ocr\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-vivid-cyan-blue-color\">OCR<\/mark><\/strong><\/a><strong><u>)<span style=\"text-decoration: underline;\"> <\/span><\/u><\/strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\"><strong><u><span style=\"text-decoration: underline;\">de aprendizaje profundo<\/span><\/u><\/strong>: Esta es una manera f\u00e1cil de leer autom\u00e1ticamente el texto de una imagen\/art\u00edculo, como un n\u00famero de lote, un n\u00famero de pieza o una fecha de vencimiento. Lo bueno de esta capacidad es que se puede implementar de inmediato en 5 minutos. No es necesario que est\u00e9 capacitado y no necesita un cient\u00edfico de datos calificado para ponerlo en l\u00ednea. Puedes leer m\u00e1s sobre c\u00f3mo funciona<\/mark> <mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\"><a href=\"https:\/\/www.zebra.com\/us\/en\/about-zebra\/newsroom\/press-releases\/2022\/zebra-technologies-unveil-deep-learning-optical-character-recognition-at-vision-2022.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">aqu\u00ed<\/a> y verlo en acci\u00f3n aqu\u00ed<\/mark>:<\/li><\/ul><figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe title=\"Deep Learning OCR | MultiSystems\" width=\"800\" height=\"450\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/L2BP03GT1AI?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure><ul class=\"wp-block-list\"><li><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\"><strong>Detecci\u00f3n de anomal\u00edas\/detecci\u00f3n de defectos<\/strong>: Podemos usar im\u00e1genes de su esc\u00e1ner industrial fijo o c\u00e1mara de visi\u00f3n artificial para ense\u00f1ar a la red neuronal a detectar la diferencia entre esta imagen y aquella imagen. Esto es \u00fatil para el control de calidad. Puedes ense\u00f1arle a la red neuronal lo que es correcto y luego hacer que busque cualquier cosa que parezca ligeramente diferente.<\/mark><\/li>\n\n<li><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\"><strong>Ubicaci\u00f3n\/segmentaci\u00f3n de objetos a nivel de p\u00edxel: <\/strong>El objetivo aqu\u00ed es identificar y localizar ciertas cosas, como la colocaci\u00f3n de un tornillo, una marca, etc.<\/mark><\/li>\n\n<li><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\"><strong>Clasificaci\u00f3n a nivel global: <\/strong>En este escenario, la red neuronal est\u00e1 entrenada para mirar la imagen completa y descifrar qu\u00e9 es algo. (Por ejemplo, \u00bfes una fregona o un perro?)<\/mark><\/li><\/ul><p><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">Tambi\u00e9n hay modelos de aprendizaje profundo preentrenados basados en soluciones en los que pr\u00e1cticamente dibujamos una caja alrededor de algo, ense\u00f1amos a la red neuronal a buscar lo que hay dentro de esa caja y damos por terminado el d\u00eda. Tambi\u00e9n existe el aprendizaje profundo tradicional, en el que normalmente anotamos qu\u00e9 buscar en un conjunto de im\u00e1genes y luego construimos un modelo en torno a la anotaci\u00f3n. Por lo general, estos est\u00e1n muy personalizados para un objetivo comercial en particular, por lo que ser\u00eda imposible hablar de todos los ejemplos aqu\u00ed.<\/mark><\/p><p><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">Sin embargo, el ejemplo que mencion\u00e9 antes sobre c\u00f3mo una empresa de bienes de consumo masivo est\u00e1 utilizando el aprendizaje profundo para el procesamiento acelerado de devoluciones y la recolocaci\u00f3n de art\u00edculos en estanter\u00edas es un gran ejemplo de lo que es posible. Para darle otro, tenemos un gran cliente automotriz que tiene su equipo de primera l\u00ednea buscando anomal\u00edas en los paquetes de bater\u00edas utilizando el aprendizaje profundo. Estas anomal\u00edas incluyen suciedad, escombros, ara\u00f1azos, contaminantes, pliegues, pliegues, etc. Y si eres un fan\u00e1tico (o empresa) del sushi, te encantar\u00e1 que el aprendizaje profundo pueda ayudar a garantizar que los combos de sushi envasados que se colocan en los estantes de una tienda o restaurante est\u00e9n exactamente como se etiquetan y organizan correctamente. (Echa un vistazo a las im\u00e1genes de sushi en la p\u00e1gina siete de este folleto que, por cierto, tiene un mont\u00f3n de ejemplos de c\u00f3mo se podr\u00eda utilizar el aprendizaje profundo).<\/mark><\/p><p><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">Ahora, en el t\u00edtulo de este post dije que el aprendizaje profundo puede ayudar a detener las hemorragias dentro de tu negocio. \u00bfQu\u00e9 quise decir con eso?<\/mark><\/p><p><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">En resumen, hay que eliminar los residuos. En muchos casos, el desperdicio se produce cuando los productos pasan inicialmente la inspecci\u00f3n (humana), pero luego se identifica un defecto y se hace necesaria una retirada masiva. Por otra parte, el desperdicio se deriva de la identificaci\u00f3n tard\u00eda de un defecto, lo que lleva a la producci\u00f3n en masa de un producto defectuoso que nunca llega al mercado. Tambi\u00e9n se pierde mucho tiempo cuando la inspecci\u00f3n es manejada exclusivamente por humanos, porque simplemente no podemos trabajar tan r\u00e1pido como una m\u00e1quina, sin importar cu\u00e1nto lo intentemos.<\/mark><\/p><p><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">As\u00ed que, en lugar de luchar contra este hecho, ac\u00e9ptalo. Ap\u00f3yate en el aprendizaje profundo. M\u00edralo como una mejor versi\u00f3n de ti mismo, una herramienta que puede hacerte lucir como una estrella de rock cuando eres capaz de acelerar el ritmo de producci\u00f3n o cumplimiento, reducir las tasas de error y establecer un nuevo r\u00e9cord de calidad (por la menor cantidad de productos desechados o retirados).<\/mark><\/p><p><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">Si usted es alguien que necesita ver para creer que algo es tan bueno como suena, entonces mis colegas y yo estaremos encantados de organizar una demostraci\u00f3n para usted. Cr\u00e9eme, el aprendizaje profundo es mucho m\u00e1s genial de presenciar en la vida real que de leer. Pero me alegro de que te hayas tomado el tiempo de leer este post hasta el final.<\/mark><\/p><p><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">En las pr\u00f3ximas semanas, mis colegas y yo vamos a compartir contigo todo lo que estamos aprendiendo sobre el aprendizaje profundo, incluidas las muchas formas en que puede ayudarte, los errores que otros han cometido y que no debes repetir, y c\u00f3mo los nuevos modelos de aprendizaje profundo est\u00e1n ense\u00f1ando a la \u00abvieja\u00bb tecnolog\u00eda OCR nuevos trucos que sorprender\u00e1n a tu equipo. Por lo tanto, permanezca atento al blog de Your Edge para obtener esa informaci\u00f3n, o comun\u00edquese con nosotros para obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre el beneficio potencial del aprendizaje profundo para usted (si no puede esperar).<\/mark><\/p><p><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">Tambi\u00e9n deber\u00edas echar un vistazo a este<\/mark> <\/strong><a href=\"https:\/\/www.zebra.com\/content\/dam\/zebra_dam\/en_gb\/reports\/industry-report\/ai-machine-vision-report-industry-automotive-en-gb.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-vivid-cyan-blue-color\">estudio recientemente publicado<\/mark><\/strong><\/a><strong> <mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">sobre el uso de la visi\u00f3n artificial entre los fabricantes de autom\u00f3viles si a\u00fan no lo has visto.<\/mark><\/strong><\/p><p><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">Este blog es propiedad de <\/mark><a href=\"https:\/\/www.zebra.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-vivid-cyan-blue-color\">Zebra Technologies<\/mark><\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00bfCu\u00e1l de las siguientes afirmaciones no es cierta sobre el aprendizaje profundo? 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